隨著時代進步，網路的普及以及科技的進步，許多資料都已電子化，越來越多人關注文字之間的資訊，想要從一篇又一篇的文章中提取出關鍵訊息或是背後隱含的資訊。中文文章不像英文是以空白來分開每個字詞，所以在進行中文文字分析之前都需要進行斷詞一動作，然而因為資訊的普及，光是斷詞技術就有多種方法，這時候就會衍生一個問題，便是哪個斷詞方法比較好、或是哪個斷詞方法可以提升分析效果等等。本篇研究比較了四種斷詞方法，然後以新聞資料以及Hotel評價資料為基礎，並且使用情感分析來做比較，其中情感分類預測分別使用了非監督式學習以及監督式學習，最後計算兩類方法的預測正確率來評估四種斷詞系統的效果影響。

As, the popularity of the internet and the advancement of technology, most data have electronically digitized. More and more people are paying attention to the information among the texts, and they want to extract key messages or the information from these data. Unlike English, Chinese articles do not separate each word by blank, so it is necessary to perform a word segmentation action before the Chinese text analysis. However, because of the popularity of information, there are many word segmentation algorithms. A derived question is which word segmentation method is better, or which word segmentation method can improve the text analysis effects. This study compares the influences of four Chinese word segmentation methods, on sentiment analysis based on news data and Hotel evaluation data, Both supervied and unsupervised classification algorithms are compared in this study.

第一章、緒論	1
第一節、研究背景	1
第二節、研究動機與目的	2
第三節、研究流程	3
第二章、文獻探討	4
第一節、中文文字處理	4
2.1.1、CKIP中文斷詞系統	4
2.1.2、R語言中的中文斷詞系統	5
2.1.3、Python語言中的中文斷詞系統	5
2.1.4、TF-IDF	6
第二節、詞語極性	6
第三節、深度學習	8
第四節、情感分析	9
第三章、分析方法	11
第一節、方法與架構	11
第二節、斷詞系統	11
3.1.1、jiebaR斷詞系統	11
3.1.2、jiagu斷詞系統	12
3.1.3、pkuseg斷詞系統	12
第三節、詞頻演算法	13
第四節、非監督式方法介紹	14
第四章、實證分析	16
第一節、計算環境	16
第二節、資料敘述及預處理	16
4.2.1、資料敘述	16
4.2.2、資料預處理	17
第三節、斷詞系統使用流程	17
4.3.1、jiagu斷詞系統	17
4.3.2、pkuseg斷詞系統	17
4.3.3、jiebaR斷詞系統	18
4.3.4、CKIP斷詞系統	18
第四節、方法比較	19
4.4.1、非監督式方法：加入種子詞到情緒詞庫	19
4.4.2、監督式方法	26
4.4.3 計算時間	31
第五節、小結	31
第五章、結論與建議	32
第一節、總結	32
第二節、未來研究發展	33
參考文獻	34

圖 1 研究流程圖	3
圖 2 Bi-LSTM架構	8
圖 3 非監督式方法流程圖	15
圖 4 正面文章預測正確率(新聞資料)	24
圖 5 負面文章預測正確率(新聞資料)	24
圖 6 正向、負向預測正確率趨勢圖(新聞資料)	25
圖 7 正面文章預測正確率(Hotel評論)	25
圖 8 負面文章預測正確率(Hotel評論)	26
圖 9 正向、負向預測正確率趨勢圖(Hotel評論)	26
圖 10 整體預測正確率(新聞資料)	30
圖 11 整體預測正確率(Hotel評論)	30

表 1 試驗資料	17
表 2 初始正向與負向種子個數(jiagu斷詞系統)	19
表 3 擴充後的正向與負向種子個數(jiagu斷詞系統)	19
表 4 預測正確率(jiagu斷詞系統)	20
表 5 初始正向與負向種子個數(pkuseg斷詞系統)	20
表 6 擴充後的正向與負向種子個數(pkuseg斷詞系統)	21
表 7 預測正確率(pkuseg斷詞系統)	21
表 8 初始正向與負向種子個數(jiebaR斷詞系統)	21
表 9 擴充後的正向與負向種子個數(jiebaR斷詞系統)	22
表 10 預測正確率(jiebaR斷詞系統)	22
表 11 初始正向與負向種子個數(CKIP斷詞系統)	22
表 12 擴充後的正向與負向種子個數(CKIP斷詞系統)	23
表 13 預測正確率(CKUP斷詞系統)	23
表 14 混淆矩陣(jiagu斷詞系統)	27
表 15 混淆矩陣(jiagu斷詞系統)	27
表 16 混淆矩陣(pkuseg斷詞系統)	28
表 17 混淆矩陣(pkuseg斷詞系統)	28
表 18 混淆矩陣(jiebaR斷詞系統)	28
表 19 混淆矩陣(jiebaR斷詞系統)	29
表 20 混淆矩陣(CKIP斷詞系統)	29
表 21 混淆矩陣(CKIP斷詞系統)	29
表 22 各方法計算時間表	31
表 23 四種方法優劣排序表	31
表 24 四種方法優劣排序表	32

中文文獻
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李政儒、游基鑫、陳信希，2012。廣義知網詞彙意見極性的預測，Computational Linguistics and Chinese Language Processing, 17(2), 2012, pp. 21-36
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陳傅生，2015。使用廣義知網於情感詞彙之極性分析研究，國立臺灣師範大學資訊工程所學位論文。
吳登揚，2017。基於不同主題的中文情感分析技術比較，淡江大學統計所學位論文。
許家銘，2017。情感分析應用於社群媒體輿論分析之研究，國立中央大學資訊管理所學位論文。
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英文文獻
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Turney, Peter, and Michael L. Littman. ,2002. Unsupervised learning of semantic orientation from a hundred-billion-word corpus, Technical Report EGB-1094.
ZQ. Wang, X. Sun, DX. Zhang, and X. Li ,2006. An Optimal SVM-Based Text Classification Algorithm, 2006 International Conference on Machine Learning and Cybernetics,1378-1381.